用matplotlib和pyecharts实现对疫情数据可视化（持续更新）jsonFANGHATIAN的博客-

最近呢，接到一个项目：
项目内容：
1.利用Python编写爬虫程序，爬取https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia页面中当天的“疫情数据”并保存到本地

2.根据爬取的数据可视化展示
项目实现
很显然，该项目分为两个部分：

1. 使用爬虫获取数据（request,beautifulsoup,pyquery……）
2. 进行数据可视化（pyecharts，matplotlib……）
   我们进入该网址使用快捷键F12浏览源代码
   
   经过漫长的寻找我们找到了所需要的数据：
   
   经过整理，我们发现它的数据是这样的：

[{{“provinceName”:“黑龙江省”,“provinceShortName”:“黑龙江”,“currentConfirmedCount”:408,“confirmedCount”:930,“suspectedCount”:384,“curedCount”:509,“deadCount”:13,“comment”:””,“locationId”:230000,“statisticsData”:“https://file1.dxycdn.com/2020/0223/643/3398299753820971199-135.json”,“cities”:[{“cityName”:“境外输入”,“currentConfirmedCount”:347,“confirmedCount”:386,“suspectedCount”:34,“curedCount”:39,“deadCount”:0,“locationId”:0},{…………},{…………},{…………}………}………………]

所以，经过观察得知它是把所有省的信息整合成一个字典，把这些字典并称一个列表；
在省的字典里不仅包含了省的信息还包含了一对键值对——“cities”:[],就是说它把所有该省的城市的信息整合成一个列表，作为键（cities）的对应值；
而在这个列表中，包含着所有的城市的信息是以字典的凡是存储在该列表中的；
再观察这个字典可以知道，它不仅包含了城市名字的键值对（cityName），还包含着
currentConfirmedCount（现存确诊人数），
confirmedCount（累计确诊人数），
suspectedCount（疑似人数），
curedCount（治愈人数），
deadCount（死亡人数），
locationId（地区代码）
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这样我们就可以通过方法获取信息了，详见下面代码

我们一边看代码一边讲：
这里我们先导入模块：

import requests from pyquery import PyQuery as pq import json import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import savefig 

部分模块后面会用到
然后呢我们使用requests库获得源码：

url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"     response = requests.get(url) if response.status_code == 200:         response.encoding = "utf-8" 

然后呢我们对其进行格式化并获取json对象

 dom = pq(response.content)  data = dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]  jsonobj = json.loads(data) 

注意：
我们这里只是获取了全国省份的信息并没有获取城市的信息
（如果不会pyquery可参考https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481）
随后我们获取城市信息：

for shengfen in jsonobj:    chengshi[shengfen.get('provinceName')] = shengfen.get('cities') 

我们获取了cities所对应的值（一个包含着数个字典的列表）

for v in chengshi.keys():     cities_data = [] for item in chengshi.get(v):         dic = {}         dic["城市名字"] = item["cityName"]         dic["现存确诊人数"] = item["currentConfirmedCount"]         dic["累计确诊人数"] = item["confirmedCount"]         dic["疑似人数"] = item["suspectedCount"]         dic["治愈人数"] = item["curedCount"]         dic["死亡人数"] = item["deadCount"]         cities_data.append(dic) #获取对应键值对 if (cities_data.__len__() > 0): print("写入数据...") try:          df = pd.DataFrame(cities_data)          filename = v + '城市疫情数据.scv'          df.to_csv(filename, encoding="gbk", index=False)          filename_list.append(filename) print("写入成功...") except: print("写入失败....") 

到这里，我们已经成功获取了所需的数据并保存为csv格式

然后呢，我们用pandas模块读取数据，并处理成我们想要的形式（我们以累计确诊人数为例）

dict_pie = {} wenben = pd.read_csv(filename, encoding='gbk') for n in range(wenben.shape[0]):      a = wenben.loc[n, ['城市名字', '累计确诊人数']]      dict_pie[a[0]] = a[1]      explode.append(0) 

对数据的处理和获取呢就差不多到这里
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接下来就是进行数据可视化（matplotlib）
直接贴代码吧（饼状图）

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     plt.pie(dict_pie.values(), autopct='%1.1f%%', explode=tuple(explode), labels=dict_pie.keys())     plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数')     plt.axis('equal')     savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '饼状图.png')     plt.close() 

还有柱状图的

list_1, color = [], []     color_1 = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'k', 'y']     color = [] for k in list(dict_pie.keys()): if dict_pie.get(k) == 0 or dict_pie.get(k) == m:             list_1.append(k) for k in list_1: del dict_pie[k]     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     plt.figure(figsize=(28, 10))     plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数', fontsize=28) for a in range(len(dict_pie)):         color.append(color_1[a % 7])     plt.xticks(fontsize=10)     plt.yticks(fontsize=10)     plt.bar(dict_pie.keys(), dict_pie.values(), color=color) for x, y in dict_pie.items():         plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=18)     savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '柱状图.png')     plt.close() 

最后呢，完整代码贴一下（希望你们能看懂/wulian）

import requests from pyquery import PyQuery as pq import json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import savefig  def get_data_cities(): global filename_listt     url = "https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia"     response = requests.get(url) if response.status_code == 200:         chengshi = {}         response.encoding = "utf-8"         dom = pq(response.content)         data = dom("script#getAreaStat").text().split(" = ")[1].split("}catch")[0]         jsonobj = json.loads(data) # json对象 print("数据抓取成功...") for shengfen in jsonobj:             chengshi[shengfen.get('provinceName')] = shengfen.get('cities') for v in chengshi.keys():         cities_data = [] for item in chengshi.get(v):             dic = {}             dic["城市名字"] = item["cityName"]             dic["现存确诊人数"] = item["currentConfirmedCount"]             dic["累计确诊人数"] = item["confirmedCount"]             dic["疑似人数"] = item["suspectedCount"]             dic["治愈人数"] = item["curedCount"]             dic["死亡人数"] = item["deadCount"]             cities_data.append(dic) if (cities_data.__len__() > 0): print("写入数据...") try:                 df = pd.DataFrame(cities_data)                 filename = v + '城市疫情数据.scv'                 df.to_csv(filename, encoding="gbk", index=False)                 filename_list.append(filename) print("写入成功...") except: print("写入失败....") def shujvzhengli(filename): global explode     dict_pie = {}     wenben = pd.read_csv(filename, encoding='gbk') for n in range(wenben.shape[0]):         a = wenben.loc[n, ['城市名字', '累计确诊人数']]         dict_pie[a[0]] = a[1]         explode.append(0) return dict_pie   def bingzhuangtu(filename, dict_pie): global explode     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     plt.pie(dict_pie.values(), autopct='%1.1f%%', explode=tuple(explode), labels=dict_pie.keys())     plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数')     plt.axis('equal')     savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '饼状图.png')     plt.close() def zhuzhuangtu(filename, dict_pie):     list_1, color = [], []     color_1 = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'k', 'y']     color = [] for k in list(dict_pie.keys()): if dict_pie.get(k) == 0 or dict_pie.get(k) == m:             list_1.append(k) for k in list_1: del dict_pie[k]     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     plt.figure(figsize=(28, 10))     plt.title(filename[0:-4] + '累计确诊人数', fontsize=28) for a in range(len(dict_pie)):         color.append(color_1[a % 7])     plt.xticks(fontsize=10)     plt.yticks(fontsize=10)     plt.bar(dict_pie.keys(), dict_pie.values(), color=color) for x, y in dict_pie.items():         plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=18)     savefig(filename[0:-4] + '累计确诊人数' + '柱状图.png')     plt.close() if __name__ =='__main__':     filename_list = []     get_data_cities() for a in ['饼状图','柱状图']: for filename in filename_list:             explode = []             dict_pie = shujvzhengli(filename)             tubiaoleixing = {'饼状图': bingzhuangtu, '柱状图': zhuzhuangtu}             m = 0             tubiaoleixing[a](filename, dict_pie) 

pyecharts的代码还在改进，今天时间不够了，明天还要上学，各位大佬求个关注，点个赞（码字不易）
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人生苦短，我用python

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